Unmanned Combat Aerial Vehicles are defense systems
based on artificial intelligence which is intensively used by many countries to
provide national security on military operations. By means of these systems,
moving or non-moving threat factors in the operation field could be destroyed
under harsh and challenging geographical conditions without requiring a pilot
with the help of a control center. In fleet operations, the necessity of
destroying moving targets successfully under constraints of the endurance,
munition capacity, time window and fuel cost of unmanned combat aerial vehicles
brings out the moving customer-vehicle routing problem. In this study,
Heterogeneous Fleet-Moving Customer Vehicle Routing Problem with Time Windows
under constraint of vehicle capacity (endurance) has been aimed to be solved
considering the minimum operation time and cost. In order to solve the problem,
heuristic algorithms (ÇARA, RASA) were
developed and metaheuristic algorithms (Genetic Algorithm, NSGA-II and
Simulated Annealing) were used. The effectiveness of the proposed algorithms
was tested on 30 different experimental sets with the number of pursuers
ranging from 5-10 and the number of targets ranging from 10-35. Taguchi method
was used to determine the appropriate parameter set for the algorithms. As a
result of the analysis, it has been found that Genetic Algorithm produces much
better results than other algorithms.
Moving Customer Vehicle Routing Problem Simulated Annealing Pareto Optimization Genetic Algorithm NSGA-II
Silahlı İnsansız Hava Araçları, birçok ülkenin
ulusal güvenliğini sağlamak adına askeri operasyonlarda yoğun bir şekilde
kullandıkları yapay zekâya dayalı savunma sistemleridir. Bu sistemler sayesinde
operasyon alanındaki hareketli ve hareketsiz hedefler, zorlu coğrafik koşullar
altında pilot kullanılmaksızın kumanda merkezi yardımıyla imha edilebilmektedir.
İnsansız hava aracı filosu tarafından, seyir süresi, mühimmat kapasitesi, yakıt
maliyeti ve zaman penceresi kısıtlamaları dikkate alınarak sistemdeki hareketli
hedeflerin başarılı bir şekilde imha edilmesi gereksinimi, Hareketli Müşterili
Araç Rotalama Problemini ortaya çıkarmaktadır. Bu çalışmada Heterojen
Filolu-Zaman Pencereli-Kapasite Kısıtlı Hareketli Müşterili Araç Rotalama
Problemi, minimum görev süresi ve görev maliyeti amaçları doğrultusunda
çözülmesi amaçlanmıştır. Problemin çözümü için sezgisel algoritmalar(ÇARA, RASA) geliştirilmiş ve metasezgisel algoritmalar
(Genetik Algoritma, NSGA-II ve Tavlama Benzetimi Algoritması) kullanılmıştır. Önerilen
algoritmaların etkinliği vurucu sayısının 5-10, hedef sayısının 10-35 arasında
değiştiği 30 farklı deney seti üzerinde test edilmiştir. Algoritmalar için
uygun parametre setinin belirlenmesinde Taguchi yönteminden yararlanılmıştır. Analiz
sonucunda Genetik Algoritmanın diğer algoritmalara kıyasla daha başarılı
sonuçlar ürettiği tespit edilmiştir.
Hareketli müşterili araç rotalama problemi Tavlama Benzetimi Pareto Optimizasyonu Genetik Algoritma NSGA-II
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | December 1, 2020 |
Submission Date | August 22, 2019 |
Acceptance Date | September 23, 2020 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 36 Issue: 1 |